論文の概要: Quantum reservoir computing induced by controllable damping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14621v1
- Date: Wed, 20 Aug 2025 11:18:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.435649
- Title: Quantum reservoir computing induced by controllable damping
- Title（参考訳）: 制御可能な減衰による量子貯水池計算
- Authors: Emanuele Ricci, Francesco Monzani, Luca Nigro, Enrico Prati,
- Abstract要約: 量子貯水池の各キュービットに制御された回転を適用することで減衰を誘導するアルゴリズムを提案する。
これにより、ゼロ状態の可変回路レベルの振幅増幅が可能となる。
量子ビット間の量子相関がメモリ保持率の向上をもたらすことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9374652839580183
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum reservoir computing has emerged as a promising machine learning paradigm for processing temporal data on near-term quantum devices, as it allows for exploiting the large computational capacity of the qubits without suffering from typical issues that occur when training a variational quantum circuit. In particular, quantum gate-based echo state networks have proven effective for learning when the evolution of the reservoir circuit is non-unital. Nonetheless, a method for ensuring a tunable and stable non-unital evolution of the circuit was still lacking. We propose an algorithm for inducing damping by applying a controlled rotation to each qubit in the reservoir. It enables tunable, circuit-level amplitude amplification of the zero state, maintaining the system away from the maximally mixed state and preventing information loss caused by repeated mid-circuit measurements. The algorithm is inherently stable over time as it can, in principle, process arbitrarily long input sequences, well beyond the coherence time of individual qubits, by inducing an arbitrary damping on each qubit. Moreover, we show that quantum correlations between qubits provide an improvement in terms of memory retention, underscoring the potential utility of employing a quantum system as a computational reservoir. We demonstrate, through typical benchmarks for reservoir computing, that such an algorithm enables robust and scalable quantum random computing on fault-tolerant quantum hardware.
- Abstract（参考訳）: 量子貯水池コンピューティングは、変動量子回路のトレーニング時に発生する典型的な問題に悩まされることなく、量子ビットの巨大な計算能力を利用することができるため、短期量子デバイス上での時間的データ処理のための有望な機械学習パラダイムとして登場した。
特に、量子ゲートに基づくエコー状態ネットワークは、貯水池回路の進化が単体ではないときの学習に有効であることが証明されている。
それでも、調整可能で安定した回路の非単体進化を保証する方法がまだ欠けていた。
貯水池の各キュービットに制御された回転を適用することで減衰を誘導するアルゴリズムを提案する。
ゼロ状態の可変回路レベルの振幅増幅を可能にし、システムを最大混合状態から遠ざけ、繰り返し中回路測定による情報損失を防止する。
このアルゴリズムは、原理的には、各キュービットに任意の減衰を誘導することによって、個々のキュービットのコヒーレンス時間を超えて、任意に長い入力シーケンスを処理できるため、時間とともに本質的に安定である。
さらに、量子ビット間の量子相関がメモリ保持率の向上をもたらすことを示し、量子システムを計算貯水池として活用する可能性を示している。
このようなアルゴリズムがフォールトトレラントな量子ハードウェア上で、堅牢でスケーラブルな量子ランダムコンピューティングを実現することを実証する。
関連論文リスト
- Towards Efficient Verification of Computation in Quantum Devices [12.146871607856037]
量子プロセストモグラフィーのような従来の量子デバイスを包括的に検証する手法は、計算資源の指数的な増加のため、重大な制限に直面している。
本稿では,層状割り込み可能な量子回路モデルに着目し,ハードウェア上の計算構造について検討する。
提案手法は,O(d2 t log (n/delta))$の時間的複雑さで回路を完全に再構築し,少なくとも1-delta$の確率で成功を保証している。
提案手法は,量子デバイスにおける計算の完全検証に要する時間を大幅に短縮し,問題サイズの二重対数スケーリングを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-01T02:10:06Z) - Minimal Quantum Reservoirs with Hamiltonian Encoding [72.27323884094953]
ハミルトニアン符号化に基づく量子貯水池計算のための最小限のアーキテクチャについて検討する。
このアプローチは、一般的に量子機械学習に関連する実験的なオーバーヘッドの多くを回避します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-28T16:50:05Z) - Characterizing randomness in parameterized quantum circuits through expressibility and average entanglement [39.58317527488534]
量子回路(PQC)は、その主応用の範囲外ではまだ完全には理解されていない。
我々は、量子ビット接続性に関する制約の下で、PQCにおけるランダム状態の生成を分析する。
生成した状態の分布の均一性の増加と絡み合いの発生との間には,どれだけ急激な関係があるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T17:32:55Z) - Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections
and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。
我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-11T18:00:00Z) - Solving the time-complexity problem and tuning the performance of
quantum reservoir computing by artificial memory restriction [0.0]
時間的タスクを解くための量子貯水池計算の適合性は、測定が行われると量子システムの崩壊によって妨げられる。
少数の入力のみを用いて量子貯水池のメモリを人工的に制限することを提案する。
線形および二次的なアルゴリズムを,完全連結な逆イジングモデルと量子プロセッサモデルに対して数値的に検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-22T13:37:34Z) - Optimizing quantum noise-induced reservoir computing for nonlinear and
chaotic time series prediction [2.5427629797261297]
我々は, 量子雑音による貯水池を改良し, 貯水池の騒音を表現的非線形信号を生成するための資源として利用する。
その結果,1つのノイズモデルと少ないメモリ容量で,非線形ベンチマークにおいて優れたシミュレーション結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-09T18:40:03Z) - Error Mitigation in Quantum Computers through Instruction Scheduling [7.0230815242347475]
現在の量子デバイスは、長期にわたって量子情報の保存を妨げているエラーの急速な蓄積に悩まされている。
本稿では,量子回路内の単一量子ビットゲートの最適実行スケジュールをピンポイントするTimeStitchを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-04T20:58:58Z) - Continuous-time dynamics and error scaling of noisy highly-entangling
quantum circuits [58.720142291102135]
最大21キュービットの雑音量子フーリエ変換プロセッサをシミュレートする。
我々は、デジタルエラーモデルに頼るのではなく、微視的な散逸過程を考慮に入れている。
動作中の消散機構によっては、入力状態の選択が量子アルゴリズムの性能に強い影響を与えることが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-08T14:55:44Z) - Boundaries of quantum supremacy via random circuit sampling [69.16452769334367]
Googleの最近の量子超越性実験は、量子コンピューティングがランダムな回路サンプリングという計算タスクを実行する遷移点を示している。
観測された量子ランタイムの利点の制約を、より多くの量子ビットとゲートで検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-05T20:11:53Z) - Temporal Information Processing on Noisy Quantum Computers [3.4180402210147243]
複素散逸型量子力学を利用する量子貯水池計算を提案する。
遠隔アクセスされたクラウドベースの超伝導量子コンピュータに関する実証実験は、小さくノイズの多い量子貯水池が高次非線形時間的タスクに対処できることを実証している。
本研究は, 量子誤り訂正を伴わず, 忠実度を増大させるような, 短期ゲートモデル量子コンピュータの魅力的な時間的処理手法の道筋をたどるものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-26T19:00:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。